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Maitriser ses compétences, c'est maitriser son Strategic Workforce Planning

Maitriser ses compétences, c'est maitriser son Strategic Workforce Planning

Le Strategic Workforce Planning (SWP) est un effort de planification par lequel les entreprises évaluent l’impact de leur stratégie sur leur paysage de ressources humaines d’une part, et entreprennent de combler l’écart entre la situation souhaitée de leur business plan et celle réelle de leurs bassins de ressources humaines d’autre part. La plupart des entreprises en ont aujourd’hui une approche capacitaire, c’est à dire que leurs efforts de SWP sont orientés vers une réflexion quantitative portant sur l’allocation de ressources à des postes A ou B (10 électroniciens en plus, 5 chefs de projets en moins, etc.). Le mérite de cette approche est qu’elle repose sur un indicateur simple compréhensible par tous - la quantité de personnes occupant un poste A - et que le facteur d’incertitude principal est clairement identifié : la définition d’un métier à une échelle de temps donné (i.e. que deviendra tel métier dans 2, 3, 5 ans).

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Pour une IA augmentée par l'humain

Pour une IA augmentée par l'humain

La fonction RH est-elle moutonnière ? Vous m’en excuserez, mais je ne puis m’empêcher de me poser cette question à la lecture de très nombreux articles qui fleurissent actuellement sur les réseaux sociaux ou dans la presse spécialisée.

En effet, si vous parlez le « globish » et/ou le « consultant », vous n’avez pu passer à côté des discours définitifs qui nous sont régulièrement assénées comme autant de vérités que nous aurions inexplicablement ignorées ; discours d’où il ressort que nous sommes définitivement des freins au développement du digital. Il nous faut « disrupter » la DRH, voici le genre de fadaises que l’on nous sert pour nous faire comprendre que nous ne sommes pas suffisamment, dans la novlangue en vogue, « disruptifs » ; et que sans cela nous serons définitivement « has-been ». Tout ceci dans une bonne logique classique et habituelle de "HR Bashing", c'est tellement facile. La fonction RH étant par nature une fonction à la recherche des compromis elle répond rarement à ce type d'attaques. Mais le travail de sape que mène ces acteurs du numérique ou du conseil est à bien des égard contre-productif tellement ils se trompent de cible.

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Le machine learning est-il équitable ?

Le machine learning est-il équitable ?

Le « Machine Learning » est entré dans l’entreprise. On en voit certes les opportunités, mais en mesure-t-on bien les enjeux sociétaux ? Peut-être est-il utile d’interroger les usages de cette nouvelle génération d’algorithmes d’apprentissage utilisant des bases géantes de données empiriques ? Existe-t-il un risque épistémologique à reproduire les biais et stéréotypes humains ? A titre d’exemple, nous interrogerons le tri de CV par le « machine Learning ». Ne véhicule-t-il pas des schémas sexistes existants ? Dit autrement, est-il équitable ?

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Qui a dit que la Marque Employeur n’aimait pas les chiffres ?

Qui a dit que la Marque Employeur n’aimait pas les chiffres ?

Vous vous posez peut-être (encore) la question sur ce qui fait le succès de la Marque Employeur? Un effet de mode, une nouvelle lubie du marketing, une propagande de la part d’agences de communication?

Un simple chiffre vous présente le contexte et démontre la relation forte entre développement, efficacité de l’entreprise et recrutement : 83% des PME et ETI reconnaissent rencontrer des difficultés de recrutement & 72% pensent que ces difficultés ralentissent leur développement. La marque employeur est devenue centrale pour répondre aux enjeux de recrutement

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Transformation numérique, technologies, intelligence artificielle ...